您是否了解法律离职调研这类面向职场人员的专项调研场景？
您认为在法律离职调研中，设置答题时长限制对防范恶意刷题的重要程度如何？（1分最低，5分最高）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
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您认为以下哪些防作弊机制对提升法律离职调研数据质量最有效？
IP地址重复校验
设备指纹识别
逻辑矛盾题校验
验证码拦截
答题轨迹行为分析
无效样本自动清洗
如果一份法律离职调研中出现前后回答明显矛盾的情况，您认为最合理的处理方式是？
直接标记为无效问卷
人工复核后再判定
给予补答机会
保留数据仅做参考
您在参与在线调研时，是否遇到过题目顺序完全固定、容易被批量刷题的情况？
您认为腾讯问卷的题目随机展示功能对降低作弊风险的作用有多大？（1分最低，5分最高）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
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您认为法律离职调研中，最容易出现数据失真的环节有哪些？
受访者身份不符
随意作答敷衍提交
恶意批量刷量
诱导性回答偏差
敏感问题拒答
您是否支持在法律离职调研中加入注意力检测题（如“本题请选择‘非常同意’”）来筛选无效样本？
您认为样本来源真实性对法律离职调研最终结果可信度的影响程度如何？（1分最低，5分最高）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
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如果调研平台支持自动识别答题速度过快的异常问卷，您认为合理的最低单题答题参考时长应为？
您认为以下哪些数据质量管理措施应该贯穿法律离职调研全流程？
调研前的样本精准定向
调研中的实时异常监控
调研后的无效数据剔除
数据交叉验证分析
定期数据质量复盘
您认为在法律离职调研中，是否有必要对同一受访者多次提交的问卷进行去重处理？
您对当前主流在线问卷平台在防作弊功能完善度上的整体满意度如何？（1分最低，5分最高）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
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您认为腾讯问卷在支撑法律离职调研场景时，还需要强化哪些数据质量相关能力？
更精准的异常答题识别
更灵活的逻辑校验规则
更丰富的样本防伪标签
更便捷的数据清洗工具
更透明的数据质量报告
您认为法律离职调研中，敏感信息保护是否会影响受访者的真实作答意愿？
如果一份法律离职调研的无效样本占比超过多少，您会认为调研结果参考价值较低？
10%以内
10%-20%
20%-30%
30%以上
您认为在调研前向受访者清晰说明数据用途和保密承诺，对提升作答真实性的帮助有多大？（1分最低，5分最高）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
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您认为以下哪些表现通常可以判定为低质量作答问卷？
所有题目选择同一选项
开放题回答无意义乱码
答题时长远低于正常水平
前后逻辑题答案明显冲突
关键信息填写不完整
关于优化法律离职调研的防作弊机制与数据质量管理，您还有哪些其他建议？